赵铎

摘要：进入21世纪以来，我国城轨车辆的运用频率越来越高，但受基础作业设备、人员技能水平等因素的影响，城轨车辆管理较为落后，存在着管理模式不统一、维护手段单一、智能化不足等问题。本文针对城轨车辆管理中存在的问题，对智能运维技术在城轨车辆管理中的运用进行了研究，希望能够实现列车全寿命周期管理，确保城轨车辆的正常运行。

关键词：智能运维技术;城轨车辆管理;智能化

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）35-0129-02

自20世纪90年代以来，我国城轨交通行业的发展逐步加速。截至目前，城轨交通从一条线路延伸到了片区运营、网运营，已经成为我国各个城市最主要的轨道交通出行方式。随着城市轨道交通需求的不断增加，城轨车辆管理也越来越重要。当前，大数据、互联网、人工智能等智能化技术日趋成熟，为了更好地满足城轨交通运营线网的需求，城轨交通开始向智能化运维技术发展。智能化运维技术的应用不但可以提升设备运维管理水平、还能推动城轨产业健康高质量发展，能够满足现代社会发展的需求。

1 城轨车辆管理现状

城市轨道交通是现代城市的重要基础设施，是大中城市公共交通的主动脉。根据相关统计数据显示，截至2020年，我国城市轨道交通运营里程达到了6905 km，已有42个城市开通了轨道交通并投入运营。其中地铁运营里程占比达到了82.1%，共5668.3 km，城市轨道交通逐步呈现出网络化、多元化和集约化的发展态势。如：2020年，成都地铁开通运营里程达到了514 km，预计2022年，地铁运营里程将达到600 km。并且随着国内外城市轨道车辆行业快速发展，列车运营效率日益提升，轨道车辆管理维护工作将大幅增加。尤其是随着全球化不断地深入发展，我国轨道交通运行环境越来越复杂，相关领域和专业的融合将进一步增强，再加上海外地铁项目纷纷涌入，轨道交通装备面临的挑战越来越大，亟须建立广域、远程、高频次和大范围中国运维管理服务新模式，才能满足车辆运行的“安全、高效、低成本”的需求，如：车辆、信号、运营、检修等。同时，在此情况下，用户对产品各个方面提出了更高的需求，轨道交通行业的经营管理模式已经由原先的卖产品转变为卖服务，如：产品全寿命的使用成本、检修决策等。

目前，虽然工业4.0、“互联网+”等信息时代的技术已经出现很久，但在城轨车辆管理中，智能化运维技术并没有得到大面积的应用。如：故障处理的参与人员的精准判断程度决定了整个故障处理的快慢，当正线车辆出现问题时，司机首先会使用无线电台呼叫行车调度员，才能由调度地铁专业工程师指导处理、维修运营故障，极容易出现短板效应;在日常检修维护方面，运营管理还亟须提升空间，才能降低成本，提升效率;而在故障检修方面，计划性自动化程度不高、关联性不强，容易出现过修或者欠修的问题，效率低下;故障修需要人与人之间的信息传递，效率低，容易导致技术短板问题。近些年来，随着互联网技术的不断发展，智能感知、物联网、大数据以及人工智能的影响越来越大，人们的生活和产业发展模式得到了很大的转变。在此情况下，智能化列车的发展与实现迎来了很大的机遇，利用智能技术，可以不断提升城轨车辆管理水平，极大地推动了城轨车辆管理健康高质量发展。

2 智能运维技术在城轨车辆管理中的运用

2.1 智能运维总体方案设计

在整个城轨产业链中，智能运维技术涉及所有相关单位的信息化，如：设计制造、后期运维等。采用智能运维技术，通过对整个系统全寿命周期管理，不但可以降低整个产业链的成本，还能提升生产和运维效率。在地铁公司的管理中，智能运维技术的运用涉及车辆中心、乘务部、部件供应商、运行控制中心（OCC）、维修和检修车间、车辆设计制造厂商、车辆段调度指挥中心（DCC）等（图1）。

该智能运维方案的设计与实现能够全面提高车辆的设计、制造、维护及检修质量，是借助新兴技术与轨道交通的深度融合，来构建下一代轨道交通服务模式和技术体系的主要途径，如：物联网、大数据、人工智能等，能够实现城轨列车智能运维全寿命周期管理，促使列车维护逐步从定期修走向预见修。

2.2 功能设计

为了降低智能运营监测技术运用、维护和检修成本，智能运维总体设计方案在现有车辆平台和技术的基础上，围绕着城轨车辆管理行业的发展态势、用户运维需求等，结合地面的一体化信息平台和技术服务一体化平台，运用自感知、自诊断、自决策、自学习等技术手段，融合智能感知、大数据分析等技术，极大地提升了运营效率和运维保障能力，增强了列车运行的安全性和可靠性，提升了旅客服务品质。

首先，状态感知是为了获取车辆各系统和部件的状态信息，通过各种方式，实时监控约2700余项点，设置涵盖所有关键系统各类传感器和状态反馈器件，并在数据传输方面，采用了MVB、以太网进行监视。其次，数据传输能够为数据分析挖掘提供数据基础，是为了实现海量异构数据的采集、传输，通过建立车-地、地-地、网络等一体化数据传输平台。其中地-地传输是通过地面网络，将BMS、MRO、ERP等企业信息系统内的设计、制造、检修等数据发送到地面大数据中心;车-地传输是通过4G/5G或Wi-Fi或LTE，将采集来的各种状态感知数据传输到地面大数据中心，数据采集工作由车载彻底无线装置完成的;网络传输是将用户反馈的内容互联网数据等，通过地面网络传送到地面大数据中心。

其次，数据处理及应用：为了治理、融合数据，通过建立智能运维大数据平台，形成基础数据集，并且为了方便数据分析挖掘，从不同维度上分层存储数据。大数据平台具有监测状态、分析数据以及故障管理等功能，在数据产生、聚焦、分析等阶段中，大数据平台技术贯穿其中，其架構主要由IaaS层、Paas层、SaaS层组成。并且其还能够对数据处理流程进行规范，包括安全与运维体系，可以提供安全可靠的访问机制，架构各层之间能够相互协作、资源管理、维护和后台管理等。如：状态监测实时监测诸如牵引、制动等各子系统的状态、参数以及车辆位置状态等;数据分析是用户根据绘制的曲线，通过选择实时或历史的数据量，来分析各状态变量的变化趋势，即速度、网压、网流等，可以判断出数据变化。如：司机动作可以通过统计列车能耗的方式进行评判并记录下判断结果;故障管理是指为了以后故障统计、分析提供数据支撑，经过审核后，将故障情况上传到服务器，通过实现现存及历史故障查询、故障诊断、故障统计等，作为故障履历进行存储。如：为了记录故障与事件记录的自动关联，通过建立诊断树，采用逆向定位+正向推理的方式，可以针对受电弓保护、主断路器保护、运行事件等，构建基于TCMS控制策略、模糊推理与专家经验的故障诊断机制，详细梳理每一种故障;故障预警分为阈值类预警、接触器类闭合、断开故障类预警。其中断开故障类包括扩展供电接触器、主断路器等，温度、电压、电流等方面，主要集中在阈值类预警;设计寿命统计分析与预测是根据列车设备的寿命参数，评估设备的剩余寿命、运行数据，如：接触器、冷却风机、受电弓滑板等。

另外，维护管理：为了方便以后的維修，经过审核后，将维修过程中的记录上传到服务器，并填入专家系统，建立维修模板，经过各子系统分包商、地铁公司共同挖掘，基于专家经验规则的诊断及数据挖掘的诊断下制定维修策略;为了提高维修效率、缩短处理时间，通过列车故障信息的采集和反馈功能，建立故障代码体系和故障知识库，可以快速响应车辆运用故障。最后在基于信息化、网络下，完成预防维修、故障处理工单智能化管理，从而达到改善维修工作流程的目的。

3 城轨车辆管理中智能运维技术发展趋势

目前，随着我国城轨交通建设的快速发展，发展智能运维技术已经成为各大地铁公司的主要选择，并且国内一些一、二线城市已经形成网络运营。由此，为了更好地适应城轨交通线网运营的需要，就要不断推动创新技术向实用化装备转化，提升设备设施运维管理水平。运维服务具有确定性和可持续性等特点，与设计、施工等服务相比，其生命周期长，能够更好地缓解地铁公司面临建设和运维的双重压力，具有更大的发展前景和市场。近年来，各级政府部门出台了多项政策意见，不断地推动着城轨交通产业智能化发展，引导城轨交通产业高质量健康发展。另外，云计算、物联网、人工智能等智能技术的发展，也为智能运维技术的应用奠定了基础。由此可见，在现阶段中，智能运维技术在城轨车辆管理中的运用得到了政策、经济、社会和技术等各方面的全力支持。但为了向更高的智能化阶段发展，还需要行业和社会各界共同努力，进一步完善预警评价模型，挖掘大数据的潜在价值，才能推动运输行业信息化高质量健康发展，维护城轨安全、高效、稳定，实现对列车智能运维的健康科学评价。

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